[发明专利]基于IRCNN和MTCNN的具有尺度旋转不变性的静脉识别方法及系统有效
| 申请号： | 201910620017.X | 申请日： | 2019-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN110334667B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 胡可;黄国恒;周艳妹;彭涛 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/14 | 分类号： | G06V40/14;G06V10/82;G06N3/0464;G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 郄晨芳 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请所提供的一种基于IRCNN和MTCNN的具有尺度旋转不变性的静脉识别方法，包括：将目标静脉图像输入预设IRCNN模型进行锐化处理，得到锐化图像；将锐化图像输入预设MTCNN模型，输出特征图；其中，预设MTCNN模型是基于预设参数进行结构构建的模型；将特征图中特征点相对特征图的方框的相对位置与预设相对位置进行比对以实现身份识别。该方法先用IRCNN模型来进行图像增强，将特征变得明显，再用MTCNN模型来提取特征，得到特征图。由于MTCNN模型具有旋转不变性和尺度不变性，故提取特征更加精确，即得到的特征图更加精确，进而能够提高身份识别的精确度。本申请还提供一种基于IRCNN和MTCNN的具有尺度旋转不变性的静脉识别系统、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ircnn mtcnn 具有 尺度 旋转 不变性 静脉 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于IRCNN和MTCNN的具有尺度旋转不变性的静脉识别方法，其特征在于，包括：将目标静脉图像输入预设IRCNN模型进行锐化处理，得到锐化图像；将所述锐化图像输入预设MTCNN模型，输出特征图；其中，所述预设MTCNN模型是基于预设参数进行结构构建的模型；将所述特征图中特征点相对所述特征图的方框的相对位置与预设相对位置进行比对以实现身份识别。
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